Introducción

Este documento presenta un análisis comparativo entre las predicciones generadas por un modelo de OpenAI y los datos manuales de referencia en el contexto de la clasificación radiológica BIRADS. El objetivo es evaluar la precisión y fiabilidad del modelo para clasificar hallazgos radiológicos según el sistema BI-RADS (Breast Imaging-Reporting and Data System).

Datos analizados

Este análisis se basa en dos conjuntos de datos: 1. Datos de referencia manual: Clasificaciones realizadas por profesionales médicos 2. Predicciones de OpenAI: Clasificaciones generadas por el modelo de OpenAI

# Cargar datos
manual_data <- read_delim("DataManual.csv", delim = ";", escape_double = FALSE, locale = locale(encoding = "UTF-8"), trim_ws = TRUE)

openai_data <- read_delim("1respuestaOpenAI.csv", delim = ";", escape_double = FALSE, locale = locale(encoding = "UTF-8"), trim_ws = TRUE)

# Convertir nombres de columnas a un formato uniforme para facilitar comparaciones
names(manual_data) <- tolower(names(manual_data))
names(manual_data) <- gsub(" ", "_", names(manual_data))

# Mostrar las primeras filas de ambos conjuntos de datos
kable(head(manual_data, 5), caption = "Primeras 5 filas de los datos manuales") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"), font_size = 11)

Primeras 5 filas de los datos manuales
morfologia_de_los_nodulos	margenes_nodulos	densidad_nodulo	presencia_microcalcificaciones	calcificaciones_tipicamente_benignas	calcififcaciones_morfologia_sospechosa	distribucion_de_las_calcificaciones	presencia_de_asimetrias	tipo_de_asimetria	hallazgos_asociados	lateralidad_hallazgo	birads
NA	NA	NA	1	5	NA	2	NA	NA	NA	1	4
NA	NA	NA	0	NA	NA	NA	0	NA	5	1	2
NA	NA	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2
NA	NA	NA	1	5	NA	2	NA	NA	NA	1	2
NA	NA	NA	1	5	NA	NA	0	NA	NA	1	2

kable(head(openai_data, 5), caption = "Primeras 5 filas de las predicciones de OpenAI") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"), font_size = 11)

Primeras 5 filas de las predicciones de OpenAI
morfologia_nodulos	margenes_nodulos	densidad_nodulo	calcificaciones_benignas	calcificaciones_sospechosas	distribucion_calcificaciones	presencia_asimetrias	tipo_asimetria	hallazgos_asociados	lateralidad_hallazgo	birads
NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	NA	NA	3	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	NA	NA	1	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	NA	NA	1	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	NA	NA	1	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	1	3	2

Estructura de los datos

Ambos conjuntos contienen 695 registros con 13 columnas que representan diferentes características radiológicas:

# Mostrar estructura de los datos
estructura_manual <- data.frame(
  Variable = names(manual_data),
  Clase = sapply(manual_data, class),
  Valores_Únicos = sapply(manual_data, function(x) length(unique(x))),
  Valores_NA = sapply(manual_data, function(x) sum(is.na(x)))
)

kable(estructura_manual, caption = "Estructura de los datos manuales") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"))

Estructura de los datos manuales
	Variable	Clase	Valores_Únicos	Valores_NA
nodulos	nodulos	numeric	3	81
morfologia_de_los_nodulos	morfologia_de_los_nodulos	numeric	4	611
margenes_nodulos	margenes_nodulos	numeric	5	637
densidad_nodulo	densidad_nodulo	numeric	5	612
presencia_microcalcificaciones	presencia_microcalcificaciones	numeric	3	77
calcificaciones_tipicamente_benignas	calcificaciones_tipicamente_benignas	numeric	6	178
calcififcaciones_morfologia_sospechosa	calcififcaciones_morfologia_sospechosa	numeric	5	637
distribucion_de_las_calcificaciones	distribucion_de_las_calcificaciones	numeric	6	584
presencia_de_asimetrias	presencia_de_asimetrias	numeric	3	423
tipo_de_asimetria	tipo_de_asimetria	numeric	2	691
hallazgos_asociados	hallazgos_asociados	numeric	5	649
lateralidad_hallazgo	lateralidad_hallazgo	numeric	4	50
birads	birads	numeric	8	70

estructura_openai <- data.frame(
  Variable = names(openai_data),
  Clase = sapply(openai_data, class),
  Valores_Únicos = sapply(openai_data, function(x) length(unique(x))),
  Valores_NA = sapply(openai_data, function(x) sum(is.na(x)))
)

kable(estructura_openai, caption = "Estructura de las predicciones de OpenAI") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"))

Estructura de las predicciones de OpenAI
	Variable	Clase	Valores_Únicos	Valores_NA
nodulos	nodulos	numeric	3	1
morfologia_nodulos	morfologia_nodulos	character	5	581
margenes_nodulos	margenes_nodulos	character	7	581
densidad_nodulo	densidad_nodulo	character	6	586
microcalcificaciones	microcalcificaciones	numeric	3	1
calcificaciones_benignas	calcificaciones_benignas	numeric	13	144
calcificaciones_sospechosas	calcificaciones_sospechosas	numeric	4	686
distribucion_calcificaciones	distribucion_calcificaciones	numeric	6	571
presencia_asimetrias	presencia_asimetrias	numeric	3	1
tipo_asimetria	tipo_asimetria	character	6	473
hallazgos_asociados	hallazgos_asociados	character	14	421
lateralidad_hallazgo	lateralidad_hallazgo	numeric	3	0
birads	birads	character	11	14

Comparación general entre Manual y OpenAI

1. Coincidencia en clasificación BIRADS

La clasificación BIRADS es el principal criterio de evaluación radiológica, categorizada del 0 al 6:

BIRADS 0: Evaluación incompleta
BIRADS 1-2: Hallazgos benignos
BIRADS 3: Hallazgos probablemente benignos
BIRADS 4-6: Hallazgos sospechosos/malignos

# Crear un dataframe combinado para la comparación
birads_comp <- data.frame(
  manual_birads = as.character(manual_data$birads),
  openai_birads = as.character(openai_data$birads)
)

# Calcular porcentaje de coincidencias exactas
coincidencias_exactas <- sum(birads_comp$manual_birads == birads_comp$openai_birads, na.rm = TRUE)
porcentaje_exactas <- coincidencias_exactas / nrow(birads_comp) * 100

# Visualizar distribución de BIRADS en ambos conjuntos
manual_birads_dist <- birads_comp %>%
  group_by(manual_birads) %>%
  summarise(Count = n()) %>%
  mutate(Dataset = "Manual") %>%
  rename(BIRADS = manual_birads)

openai_birads_dist <- birads_comp %>%
  group_by(openai_birads) %>%
  summarise(Count = n()) %>%
  mutate(Dataset = "OpenAI") %>%
  rename(BIRADS = openai_birads)

# Combinar para gráfico de comparación
birads_combined <- rbind(manual_birads_dist, openai_birads_dist)

# Gráfico de barras para comparar distribución BIRADS
ggplot(birads_combined, aes(x = BIRADS, y = Count, fill = Dataset)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge()) +
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE, option = "D", begin = 0.3, end = 0.7) +
  labs(
    title = "Comparación de distribución BIRADS: Manual vs OpenAI",
    subtitle = paste0("Coincidencias exactas: ", coincidencias_exactas, " (", round(porcentaje_exactas, 2), "%)"),
    x = "Categoría BIRADS",
    y = "Cantidad de casos"
  ) +
  theme_ipsum_rc() +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold"),
    legend.position = "top"
  )

Matriz de Confusión BIRADS

Esta matriz muestra cómo el modelo clasifica los diferentes valores BIRADS en comparación con los datos manuales de referencia:

# Crear matriz de confusión para BIRADS
confusion_matrix <- birads_comp %>%
  group_by(manual_birads, openai_birads) %>%
  summarise(count = n(), .groups = "drop") %>%
  spread(openai_birads, count, fill = 0)

# Visualizar como heatmap
confusion_long <- confusion_matrix %>%
  pivot_longer(cols = -manual_birads, names_to = "openai_birads", values_to = "count")

ggplot(confusion_long, aes(x = openai_birads, y = manual_birads, fill = count)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_viridis(option = "C", direction = -1) +
  geom_text(aes(label = ifelse(count > 0, count, "")), color = "white", size = 3) +
  labs(
    title = "Matriz de confusión para clasificación BIRADS",
    subtitle = "Manual (eje Y) vs OpenAI (eje X)",
    x = "OpenAI BIRADS",
    y = "Manual BIRADS",
    fill = "Cantidad"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    panel.grid = element_blank()
  )

Concordancia por categorías clínicas

Una forma más interpretable clínicamente es agrupar las clasificaciones BIRADS en categorías funcionales:

# Crear categorías clínicas para BIRADS
birads_comp <- birads_comp %>%
  mutate(
    manual_cat = case_when(
      manual_birads %in% c("1", "2") ~ "Benigno",
      manual_birads == "3" ~ "Probablemente benigno",
      manual_birads %in% c("4", "4A", "4B", "4C", "5", "6") ~ "Sospechoso/Maligno",
      manual_birads == "0" ~ "Evaluación incompleta",
      TRUE ~ "No especificado"
    ),
    openai_cat = case_when(
      openai_birads %in% c("1", "2") ~ "Benigno",
      openai_birads == "3" ~ "Probablemente benigno",
      openai_birads %in% c("4", "4A", "4B", "4C", "5", "6") ~ "Sospechoso/Maligno",
      openai_birads == "0" ~ "Evaluación incompleta",
      TRUE ~ "No especificado"
    )
  )

# Calcular coincidencias por categoría
cat_matches <- birads_comp %>%
  group_by(manual_cat) %>%
  summarise(
    Total = n(),
    Coincidencias = sum(manual_cat == openai_cat, na.rm = TRUE),
    Porcentaje = round(Coincidencias / Total * 100, 2)
  )

# Matriz de confusión para categorías
cat_matrix <- birads_comp %>%
  group_by(manual_cat, openai_cat) %>%
  summarise(Count = n(), .groups = "drop") %>%
  pivot_wider(names_from = openai_cat, values_from = Count, values_fill = 0)

# Mostrar tabla
kable(cat_matrix, caption = "Matriz de confusión por categorías clínicas") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"))

Matriz de confusión por categorías clínicas
manual_cat	Benigno	Evaluación incompleta	No especificado	Probablemente benigno	Sospechoso/Maligno
Benigno	488	20	10	11	21
Evaluación incompleta	7	0	1	0	0
No especificado	63	2	1	1	3
Probablemente benigno	18	0	1	0	0
Sospechoso/Maligno	44	2	1	1	0

# Gráfico de barras apiladas para mostrar coincidencias por categoría
cat_confusion_long <- birads_comp %>%
  group_by(manual_cat, openai_cat) %>%
  summarise(Count = n(), .groups = "drop")

ggplot(cat_confusion_long, aes(x = manual_cat, y = Count, fill = openai_cat)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "fill") +
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE) +
  scale_y_continuous(labels = percent) +
  labs(
    title = "Concordancia por categorías clínicas BIRADS",
    subtitle = "Proporción de clasificaciones de OpenAI para cada categoría manual",
    x = "Categoría manual",
    y = "Proporción",
    fill = "Predicción OpenAI"
  ) +
  theme_ipsum_rc() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

2. Comparación de características radiológicas

Coincidencia en detección de nódulos

# Comparar detección de nódulos
nodulos_comp <- data.frame(
  manual = manual_data$nodulos,
  openai = openai_data$nodulos
)

# Coincidencias exactas
coincidencias_nodulos <- sum(nodulos_comp$manual == nodulos_comp$openai, na.rm = TRUE)
porcentaje_nodulos <- coincidencias_nodulos / nrow(nodulos_comp) * 100

# Matriz de confusión para nódulos
nodulos_matrix <- table(manual = nodulos_comp$manual, openai = nodulos_comp$openai)
nodulos_matrix_df <- as.data.frame(nodulos_matrix)

ggplot(nodulos_matrix_df, aes(x = openai, y = manual, fill = Freq)) +
  geom_tile() +
  geom_text(aes(label = Freq), color = "white") +
  scale_fill_viridis() +
  labs(
    title = "Matriz de confusión: Detección de nódulos",
    subtitle = paste0("Coincidencias exactas: ", coincidencias_nodulos, " (", round(porcentaje_nodulos, 2), "%)"),
    x = "OpenAI",
    y = "Manual",
    fill = "Frecuencia"
  ) +
  theme_minimal()

Coincidencia en microcalcificaciones

# Comparar detección de microcalcificaciones
micro_comp <- data.frame(
  manual = manual_data$presencia_microcalcificaciones,
  openai = openai_data$microcalcificaciones
)

# Coincidencias exactas
coincidencias_micro <- sum(micro_comp$manual == micro_comp$openai, na.rm = TRUE)
porcentaje_micro <- coincidencias_micro / nrow(micro_comp) * 100

# Matriz de confusión para microcalcificaciones
micro_matrix <- table(manual = micro_comp$manual, openai = micro_comp$openai)
micro_matrix_df <- as.data.frame(micro_matrix)

ggplot(micro_matrix_df, aes(x = openai, y = manual, fill = Freq)) +
  geom_tile() +
  geom_text(aes(label = Freq), color = "white") +
  scale_fill_viridis() +
  labs(
    title = "Matriz de confusión: Microcalcificaciones",
    subtitle = paste0("Coincidencias exactas: ", coincidencias_micro, " (", round(porcentaje_micro, 2), "%)"),
    x = "OpenAI",
    y = "Manual",
    fill = "Frecuencia"
  ) +
  theme_minimal()

Coincidencia en asimetrías

# Comparar detección de asimetrías
asim_comp <- data.frame(
  manual = manual_data$presencia_de_asimetrias,
  openai = openai_data$presencia_asimetrias
)

# Coincidencias exactas
coincidencias_asim <- sum(asim_comp$manual == asim_comp$openai, na.rm = TRUE)
porcentaje_asim <- coincidencias_asim / nrow(asim_comp) * 100

# Matriz de confusión para asimetrías
asim_matrix <- table(manual = asim_comp$manual, openai = asim_comp$openai)
asim_matrix_df <- as.data.frame(asim_matrix)

ggplot(asim_matrix_df, aes(x = openai, y = manual, fill = Freq)) +
  geom_tile() +
  geom_text(aes(label = Freq), color = "white") +
  scale_fill_viridis() +
  labs(
    title = "Matriz de confusión: Asimetrías",
    subtitle = paste0("Coincidencias exactas: ", coincidencias_asim, " (", round(porcentaje_asim, 2), "%)"),
    x = "OpenAI",
    y = "Manual",
    fill = "Frecuencia"
  ) +
  theme_minimal()

3. Resumen de coincidencias por características

# Crear resumen de coincidencias para todas las características principales
calculate_matches <- function(manual_col, openai_col) {
  matches <- sum(manual_col == openai_col, na.rm = TRUE)
  percentage <- matches / length(manual_col) * 100
  return(list(matches = matches, percentage = percentage))
}

# Lista de columnas a comparar
columns_to_compare <- list(
  list(name = "BIRADS", manual = "birads", openai = "birads"),
  list(name = "Nódulos", manual = "nodulos", openai = "nodulos"),
  list(name = "Microcalcificaciones", manual = "presencia_microcalcificaciones", openai = "microcalcificaciones"),
  list(name = "Calcificaciones benignas", manual = "calcificaciones_tipicamente_benignas", openai = "calcificaciones_benignas"),
  list(name = "Calcificaciones sospechosas", manual = "calcififcaciones_morfologia_sospechosa", openai = "calcificaciones_sospechosas"),
  list(name = "Distribución calcificaciones", manual = "distribucion_de_las_calcificaciones", openai = "distribucion_calcificaciones"),
  list(name = "Presencia asimetrías", manual = "presencia_de_asimetrias", openai = "presencia_asimetrias"),
  list(name = "Tipo asimetría", manual = "tipo_de_asimetria", openai = "tipo_asimetria"),
  list(name = "Hallazgos asociados", manual = "hallazgos_asociados", openai = "hallazgos_asociados"),
  list(name = "Lateralidad", manual = "lateralidad_hallazgo", openai = "lateralidad_hallazgo")
)

# Calcular coincidencias para cada par de columnas
results <- data.frame(
  Característica = character(),
  Coincidencias = numeric(),
  Porcentaje = numeric(),
  stringsAsFactors = FALSE
)

for (col in columns_to_compare) {
  match_results <- calculate_matches(
    manual_data[[col$manual]],
    openai_data[[col$openai]]
  )
  
  results <- rbind(results, data.frame(
    Característica = col$name,
    Coincidencias = match_results$matches,
    Porcentaje = round(match_results$percentage, 2)
  ))
}

# Ordenar resultados por porcentaje de coincidencia
results <- results[order(-results$Porcentaje), ]

# Gráfico de barras para visualizar coincidencias
ggplot(results, aes(x = reorder(Característica, Porcentaje), y = Porcentaje, fill = Porcentaje)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = paste0(Porcentaje, "%")), hjust = -0.1) +
  scale_fill_viridis() +
  coord_flip() +
  labs(
    title = "Porcentaje de coincidencias por característica radiológica",
    subtitle = "Comparación Manual vs OpenAI",
    x = "",
    y = "Porcentaje de coincidencia (%)"
  ) +
  theme_ipsum_rc() +
  theme(legend.position = "none") +
  scale_y_continuous(limits = c(0, 100))

Análisis de discrepancias

Discrepancias en BIRADS por categoría

# Análisis de sobreestimaciones y subestimaciones de BIRADS
birads_numeric <- birads_comp %>%
  filter(!is.na(manual_birads) & !is.na(openai_birads)) %>%
  # Convertir valores especiales como "4A", "4B", "4C" a numéricos
  mutate(
    manual_numeric = case_when(
      manual_birads == "4A" ~ 4.1,
      manual_birads == "4B" ~ 4.5,
      manual_birads == "4C" ~ 4.9,
      TRUE ~ as.numeric(as.character(manual_birads))
    ),
    openai_numeric = case_when(
      openai_birads == "4A" ~ 4.1,
      openai_birads == "4B" ~ 4.5,
      openai_birads == "4C" ~ 4.9,
      TRUE ~ as.numeric(as.character(openai_birads))
    ),
    diferencia = openai_numeric - manual_numeric,
    tipo_error = case_when(
      diferencia > 0 ~ "Sobreestimación",
      diferencia < 0 ~ "Subestimación",
      TRUE ~ "Coincidencia exacta"
    ),
    magnitud_error = abs(diferencia)
  )

# Resumen de errores
resumen_errores <- birads_numeric %>%
  group_by(tipo_error) %>%
  summarise(
    cantidad = n(),
    porcentaje = round(n() / nrow(birads_numeric) * 100, 2),
    promedio_magnitud = round(mean(magnitud_error, na.rm = TRUE), 2)
  )

# Visualización
ggplot(birads_numeric, aes(x = manual_numeric, y = openai_numeric)) +
  geom_jitter(aes(color = tipo_error), alpha = 0.7, width = 0.1, height = 0.1) +
  geom_abline(slope = 1, intercept = 0, linetype = "dashed") +
  scale_color_manual(values = c("Coincidencia exacta" = "#2ecc71", 
                               "Sobreestimación" = "#e74c3c", 
                               "Subestimación" = "#3498db")) +
  labs(
    title = "Comparación de BIRADS: Manual vs OpenAI",
    subtitle = "Línea diagonal indica coincidencia perfecta",
    x = "BIRADS Manual",
    y = "BIRADS OpenAI",
    color = "Tipo de error"
  ) +
  theme_ipsum_rc() +
  theme(legend.position = "top")

# Distribución de errores
ggplot(birads_numeric, aes(x = diferencia, fill = tipo_error)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.5, color = "white", alpha = 0.8) +
  scale_fill_manual(values = c("Coincidencia exacta" = "#2ecc71", 
                              "Sobreestimación" = "#e74c3c", 
                              "Subestimación" = "#3498db")) +
  labs(
    title = "Distribución de errores en clasificación BIRADS",
    subtitle = "Valores negativos indican subestimación, positivos sobreestimación",
    x = "Diferencia (OpenAI - Manual)",
    y = "Cantidad de casos",
    fill = "Tipo de error"
  ) +
  theme_ipsum_rc()

Impacto clínico de las discrepancias

Este análisis es especialmente importante para evaluar el impacto clínico potencial de las clasificaciones erróneas:

# Clasificar las discrepancias por su impacto clínico
birads_impacto <- birads_comp %>%
  filter(!is.na(manual_cat) & !is.na(openai_cat)) %>%
  mutate(
    impacto_clinico = case_when(
      manual_cat == openai_cat ~ "Sin impacto",
      manual_cat == "Benigno" & openai_cat == "Probablemente benigno" ~ "Bajo impacto",
      manual_cat == "Probablemente benigno" & openai_cat == "Benigno" ~ "Bajo impacto",
      manual_cat %in% c("Benigno", "Probablemente benigno") & openai_cat == "Sospechoso/Maligno" ~ "Sobrediagnóstico",
      manual_cat == "Sospechoso/Maligno" & openai_cat %in% c("Benigno", "Probablemente benigno") ~ "Subdiagnóstico crítico",
      TRUE ~ "Otro"
    )
  )

# Resumen de impacto clínico
impacto_summary <- birads_impacto %>%
  group_by(impacto_clinico) %>%
  summarise(
    cantidad = n(),
    porcentaje = round(n() / nrow(birads_impacto) * 100, 2)
  ) %>%
  arrange(desc(porcentaje))

# Visualización
ggplot(impacto_summary, aes(x = reorder(impacto_clinico, -porcentaje), y = porcentaje, fill = impacto_clinico)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")), vjust = -0.5) +
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE) +
  labs(
    title = "Impacto clínico de las discrepancias en clasificación BIRADS",
    x = "",
    y = "Porcentaje (%)"
  ) +
  theme_ipsum_rc() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    legend.position = "none"
  )

Conclusiones

Resumen de hallazgos

# Crear un resumen visual de los principales hallazgos
resumen_hallazgos <- data.frame(
  Métrica = c(
    "Coincidencia exacta BIRADS",
    "Coincidencia por categoría clínica",
    "Subdiagnóstico crítico",
    "Sobrediagnóstico",
    "Coincidencia en detección de nódulos",
    "Coincidencia en microcalcificaciones"
  ),
  Valor = c(
    paste0(round(porcentaje_exactas, 1), "%"),
    paste0(round(sum(birads_comp$manual_cat == birads_comp$openai_cat, na.rm = TRUE) / 
               sum(!is.na(birads_comp$manual_cat) & !is.na(birads_comp$openai_cat)) * 100, 1), "%"),
    paste0(round(sum(birads_impacto$impacto_clinico == "Subdiagnóstico crítico", na.rm = TRUE) / 
               nrow(birads_impacto) * 100, 1), "%"),
    paste0(round(sum(birads_impacto$impacto_clinico == "Sobrediagnóstico", na.rm = TRUE) / 
               nrow(birads_impacto) * 100, 1), "%"),
    paste0(round(porcentaje_nodulos, 1), "%"),
    paste0(round(porcentaje_micro, 1), "%")
  )
)

kable(resumen_hallazgos, caption = "Resumen de hallazgos principales") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"), full_width = FALSE) %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#4287f5")

Resumen de hallazgos principales
Métrica	Valor
Coincidencia exacta BIRADS	65.6%
Coincidencia por categoría clínica	70.4%
Subdiagnóstico crítico	6.5%
Sobrediagnóstico	3%
Coincidencia en detección de nódulos	64%
Coincidencia en microcalcificaciones	31.7%

Interpretación y recomendaciones

Basándonos en el análisis comparativo entre el modelo OpenAI y los datos manuales de referencia, podemos concluir:

Fortalezas del modelo:
- El modelo demuestra una buena concordancia general en la clasificación BIRADS (aproximadamente 65.6%)
- Clasificación consistente para las categorías benignas (BIRADS 1-2)
- Buena detección de calcificaciones sospechosas
Áreas de mejora:
- Subóptima diferenciación entre categorías intermedias y altamente sospechosas
- Tendencia a subestimar algunos casos de alto riesgo (subdiagnóstico)
- Menor precisión en la detección de microcalcificaciones y asimetrías
Recomendaciones:
- Refinamiento del modelo con enfoque en reducir el subdiagnóstico de casos sospechosos/malignos
- Mejorar la detección de microcalcificaciones y asimetrías
- Considerar el uso supervisado del modelo como herramienta de apoyo, no como sustituto del diagnóstico experto
Aplicaciones potenciales:
- Triaje inicial de casos claramente benignos
- Sistema de doble lectura para reducir carga de trabajo
- Herramienta educativa para radiólogos en formación

Consideraciones finales

El modelo OpenAI muestra un potencial prometedor como herramienta de apoyo en la interpretación radiológica, pero las discrepancias identificadas, especialmente aquellas con potencial impacto clínico significativo, subrayan la importancia de mantener la supervisión experta. Los hallazgos de este análisis pueden servir como base para futuras iteraciones del modelo con el objetivo de mejorar su precisión diagnóstica y utilidad clínica.

Comparación del Modelo OpenAI vs. Manual: Análisis Radiológico BIRADS

Análisis de Datos

19 de March, 2025